🔑 名詞卡
機器學習（Machine Learning，ML）
🎯 定義
人工智慧的核心支柱，是一種基於數據驅動的方法，旨在讓計算機系統從經驗中學習，並在此基礎上執行特定任務，無需依賴人為編寫的規則。
核心流程
機器學習實現流程可分為三大階段：數據處理 → 模型訓練 → 模型評估與優化。
- 數據處理：數據清洗、數據標準化、特徵選擇與降維
- 模型訓練：損失函數設置、優化演算法選擇、避免過擬合
- 模型評估與優化：效能評估指標、交叉驗證、模型調參
易混淆
- vs 深度學習：深度學習是機器學習的子集，特指使用多層神經網路的方法（如 Deep Q-Learning 即結合深度學習與強化學習）。
📖 課文原文「機器學習作為人工智慧的核心支柱，是一種基於數據驅動的方法，旨在讓計算機系統從經驗中學習，並在此基礎上執行特定任務，無需依賴人為編寫的規則。」